行业技术演进与成本结构 - 早期AI模型处理“请”“谢谢”等礼貌用语存在显著资源消耗 每次“谢谢”消耗0.0003度电 每句“不客气”消耗44毫升冷却水 [1] - 若ChatGPT日活用户（1.23亿）每人每天说一句“谢谢” 年耗电量可达1346万度 相当于7000个家庭全年用电量 [1] - OpenAI CEO透露 处理礼貌用语每年增加数千万美元成本 调用200多个GPU芯片响应一次礼貌对话的电费可抵手机充电一年的费用 [1] - 截至2026年 主流AI平台（如DeepSeek、文心一言、通义千问）已实现本地化响应机制 对“谢谢”等词汇只需调用预设模板 资源消耗微乎其微 [2] 用户交互模式与效率影响 - 指令的清晰与结构化程度直接影响AI沟通效率 以“你好”“在吗”寒暄开场或附加拟人化要求 可能因冗余信息挤占处理核心问题的资源 导致响应精度下降 [2] - 过度的礼貌表达可能触发AI的安全人格模式 使其回答陷入空泛、冗余的困境 [2] - 在职场办公、数据查询、任务处理等高效率需求场景中 应使用结构化、简洁化的指令以发挥工具价值 [4] 产品体验与情感化设计 - 用户对AI使用礼貌用语是情感需求的自然延伸 正向反馈能优化AI的响应模式 使其表达更温和友好 从而提升交互体验 [3] - 在心理疗愈等场景中 礼貌用语能为机器注入人文温度 让AI从工具升华为能提供情感慰藉的伙伴 这是技术人性化的重要体现 [3] - 在情感陪伴、心理疏导、日常闲聊等注重体验的场景中 礼貌寒暄能让交互更具自然感与温度 且不会产生过多资源消耗 [4] 行业发展与核心矛盾演变 - 关于是否对AI说“谢谢”的讨论 早期核心矛盾是技术不成熟阶段的资源浪费问题 [1] - 随着技术进步抹平能耗鸿沟 讨论的实质转变为人类在工具理性的高效诉求与人文温度的社交本能之间寻找最优解 [2] - AI交互需在效率与情感之间寻求平衡 这是工具理性与人文温度的碰撞 二者非对立关系 需根据场景灵活平衡 [3]